Curso Online de DeepLearning.AI no TensorFlow
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Turma disponível: 19/12/2024
Carga horária: 8 horas
Você verá como trabalhar com imagens, o que são convoluções, max pooling, image augmentation, dropout, Transfer Learning, NLP, tokenização, embeddings de palavras, RNNs, LSTMs e muito mais.
Conteúdo do curso
- 1 Capítulo 1
- Aula 1: O que é Deep Learning?
- Aula 2: TensorFlow e Colab
- Aula 3: Revisão de Python no Colab
- Aula 4: A lógica do Machine Learning
- Aula 5: Conversão de Celsius em Fahrenheit
- Aula 6: As camadas densas
- Aula 7: Redes neurais profundas
- Aula 8: Trabalhando com imagens
- Aula 9: Classificador de imagem
- Aula 10: O que são convoluções?
- Aula 11: Max Pooling
- Aula 12: Classificador de imagem com CNNs
- Aula 13: Imagens coloridas
- 2 Capítulo 2
- Aula 14: Gatos e cachorros
- Aula 15: Classificador de imagens coloridas
- Aula 16: Conjunto de validação
- Aula 17: Image Augmentation e Dropout
- Aula 18: Gatos e cachorros com melhorias
- Aula 19: O que é Transfer Learning?
- Aula 20: TensorFlow Hub
- Aula 21: Gatos e cachorros com TL
- Aula 22: O que é NLP?
- Aula 23: Tokenização e texto para sequências
- Aula 24: Preparação de textos
- Aula 25: Tokenização de datasets grandes
- Aula 26: Embeddings de palavras
- 3 Capítulo 3
- Aula 27: Modelo de análise de sentimentos
- Aula 28: Ajustando o modelo
- Aula 29: O que são subpalavras?
- Aula 30: Utilizando subpalavras
- Aula 31: O que são as RNNs?
- Aula 32: Introdução às LSTMs
- Aula 33: Construindo uma rede LSTM
- Aula 34: Geração de textos
- Aula 35: Modelo de geração de textos
- Aula 36: Otimizando o modelo
- Aula 37: Gravação e carregamento de modelos
- Aula 38: Gravando modelos
- Aula 39: Carregando modelos
Sobre o autor: Cauê Engelmann
Cauê Engelmann é graduado em Ciência e Tecnologia com MBA em Inteligência Artificial e Machine Learning, possui experiência na área de tecnologia e atuação no mercado nas áreas de suprimentos, logística, automação de processos e analytics.
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